基于偏导数的全局灵敏度指标的高效求解方法

在全局灵敏度分析领域,基于偏导数的全局灵敏度指标由于其优良的特性得到了广泛的关注。针对目前求解基于偏导数的全局灵敏度指标计算效率低的问题,提出了一种高效的求解方法。该方法利用乘法降维近似地将响应函数展开为连乘积的形式,从而将求解偏导数全局灵敏度的高维积分问题转化为一维积分的连乘积,在保证计算精度的前提下大大降低了求解基于偏导数的全局灵敏度指标的计算量。在求解特定点的偏导数时,采用了复数步长方法,提高了计算精度。最后,通过算例验证了所提方法的准确性和高效性。     

基于总体布局参数的飞机静稳定性研究

基于飞机初步设计阶段所得到的总体布局参数,建立飞机气动导数数值模型,对亚声速静稳定性进行估算。最后对所建立的数值模型进行算例分析,并与计算流体动力学(CFD)方法所求的气动导数、实际飞行试验数据进行对比,结果表明,基于总体布局参数计算的气动导数方法快速、合理。     

基于全局灵敏度分析的侧向气动导数不确定性对侧向飞行载荷的影响

考虑飞行载荷计算中使用的气动导数存在不确定性,利用基于方差的全局灵敏度分析(GSA)方法,结合偏航机动的动力学模型,分析了侧向气动导数不确定性对侧向飞行载荷的影响。以某型飞机为例,运用该方法得到侧向气动导数的全局灵敏度排序。结果表明:侧滑角、阻尼贡献的垂尾侧向载荷及垂尾侧向总载荷受全机侧力系数对侧滑角导数的影响最大,受航向静稳定导数及方向舵操纵效能的影响次之;方向舵偏度贡献的垂尾侧向载荷只受全机侧力系数对方向舵偏度导数的影响;无尾飞机侧向载荷主要受航向静稳定导数、方向舵操纵效能及无尾飞机侧力系数对侧滑角导数的影响;偏航阻尼导数基本不影响各侧向飞行载荷。同时也验证了方法的有效性,对提高飞行载荷的计算精度有一定的指导意义。     

基于新型高维代理模型的气动外形设计方法

随着现代飞行器性能需求的不断提高，飞行器精细化气动优化设计要求更高可信度的CFD数值分析及更多的独立设计变量，使得基于代理模型的全局优化算法在超过一定的设计变量后显著降低了效率，难以满足复杂工程的设计需求。而目前的高维代理模型过程复杂、时间花费高，缺乏对工程问题的广泛适应性。针对以上难题，提出了利用监督式非线性降维代理建模方法来缓解代理优化过程中的高维变量设计难题。该方法将核主成分分析（非线性）降维与高斯回归过程模型统一训练，自适应构建新型高维代理模型，并随着优化过程不断学习改进模型，建立了从高维输入到输出的准确映射，有效解决了传统高维代理模型训练时间花费高和适应性差等难题。然后基于该新型代理模型发展了适用于飞行器复杂气动设计的高维全局优化设计方法，并将其应用到美国航空航天学会（AIAA）优化小组发布的2个复杂跨声速优化算例中。通过与传统代理优化方法全面比较，验证了所提的方法能大幅提高飞行器高维变量全局优化效率和全局寻优能力。     

飞翼布局横航向气动导数的总体估算方法研究

根据飞机设计初级阶段所得到的总体布局参数,建立并估算飞翼布局横航向气动导数的数值计算模型,对模型进行了算例分析,与计算流体力学方法(CFD-FASTRAN)、风洞实验所得的横航向气动导数做了对比分析.结果表明,基于总体布局参数估算的横航向气动导数简洁、快速、合理.     

鸭式旋翼/机翼飞机悬停状态飞行动力学特性

针对鸭式旋翼/机翼(Canard Rotor/Wing,CRW)飞机独特的气动布局,常规的分析方法及经验公式很难准确地对CRW飞机进行飞行动力学研究,通过飞行辨识对CRW飞机悬停状态特性进行了研究。首先,设计了飞行试验并获得了高质量的飞行数据,基于频率响应对CRW飞机的状态空间模型进行了简化。然后,在频域内对飞机的动力学参数进行了拟合优化,获得了CRW飞机悬停状态的动力学模型,并用飞行数据对所建模型进行了验证。最后,用辨识所得参数与常规直升机悬停状态时的参数进行了对比。结果显示悬停时CRW飞机的操纵导数和阻尼导数均比常规直升机小,经分析,操纵导数的减小主要是CRW飞机独特的旋翼设计所致,阻尼导数减小的原因主要是旋翼气动影响以及鸭翼、平尾、垂尾的结构影响。动力学特性分析结果为CRW飞机旋翼模式总体设计的进一步优化提供了指引和参考,所建立的模型可用于控制系统设计。     

基于Kriging模型的翼型气动性能优化设计

将基于Kriging模型的近似技术引入气动优化设计。通过计算两个测试函数的全局极值以及翼型几何形状的重构,比较了基于Kriging模型的优化方法与传统的梯度类优化方法、标准遗传算法的特点。结果表明基于近似模型的优化方法不仅全局性良好,而且有效节约了计算资源。用此方法进行了翼型的气动优化设计,目标函数为来流马赫数为0.7、攻角为3°时升阻比最大。设计结果表明,与参考翼型相比,优化翼型升阻比提高了81%,而翼型截面积减少不到1%,优化效果非常明显。     

基于代理模型方法的翼型优化设计

提出了基于代理模型的两步优化方法,用于翼型在黏性流场中气动外形的优化设计.第一步优化使用基于代理模型的遗传算法(GA)获得全局最优解的大致范围.以本征正交分解(POD)方法作为第一步优化中气动力计算的代理模型方法,降低遗传算法的计算量,并对其采样解的生成方法进行改进,提高了计算精度;第二步优化使用基于NavierSto...     

基于混合集合规划的机位分配约束规划模型

为解决现有数学规划方法只能简单描述停机位分配问题而且不能全局搜索最优解的问题,应用混合集合规划方法进行数据建模和逻辑建模,并设计切实可行的求解策略,从而实现全局搜索最优解。对典型实例进行了计算及对比分析,混合集合规划方法能够得出全局最优解,并且最优分配结果的优化目标提升了2%。结果表明,基于混合集合规划的约束规划模型有效可行。     

基于微分进化算法的深空小推力轨道优化设计

针对多目标多任务的深空探测轨道优化设计问题,基于以太阳为主引力体的二体模型,采用电推进小推力系统,提出了将目标行星的探测方式、探测顺序、发射窗口同时进行全局优化的解决方案.依此建立小推力轨道优化设计算法模型,利用微分进化算法进行全局一体化优化设计,得出多目标多任务的一体化深空探测轨道.通过与相同条件下其他设计方法的结果比对分析得出：基于小推力推进方式并采用微分进化算法进行优化的轨道优化设计方案,在多目标多任务深空轨道一体化设计问题上具有可行性及应用价值.     

基于Petri网的导弹安全自毁系统实时安全分析

安全自毁系统对于防止导弹发射出现重大事故具有重要作用,为此,通过对导弹安全自毁系统工作过程的分析,建立了该系统的Petri网模型。并依据此模型采用解析和仿真两种方法,根据导弹发射阶段获得的测试信息,对导弹安全自毁系统进行了实时安全分析。利用文巾所提方法可以获取发射指挥员关心的系统层次的导弹发射安全信息,为发射决策提供依据,减少对发射指挥员经验的过分依赖。     

飞机燃油箱可燃性定量分析的燃油箱热参数计算方法研究

燃油箱热参数是飞机燃油箱可燃性定量分析的关键输入参数之一。依据燃油箱热量平衡方程,推导得出了燃油箱两个热参数平衡温差与热时间常数的定量关系式。基于该关系式,给出了燃油箱热参数的计算方法。此外,还介绍了燃油平均温度的两种获取方法：燃油箱热模型方法和燃油系统热特性飞行试验方法。     

基于OPN和UML的导航装备维修建模方法研究

探讨了一种基于面向对象Petri网与UML模型的系统层次建模方法,结合UML和Petri网分析方法的各自优势,首先利用面向对象Petri网模型描述和分析地面导航装备维修保障系统的动态特性,然后按照一定的映射算法将Petri网模型转化成UML模型的状态图和顺序图,描述地面导航装备维修系统组织结构和系统的静态特征。最后验证了这种方法在地面导航装备维修保障系统建模应用中的实效性、科学性。     

基于自适应代理模型的气动优化方法

气动优化设计中,为了减少优化系统的计算周期,提高搜索效率,引入结构简单、计算量较小的代理模型,而运用有效的插值和选样方法(自适应选样)可以大大减少建立代理模型的时间。因此本文提出了一种基于自适应代理模型的气动优化方法。首先对自适应代理模型进行研究,建立了 Kriging 自适应代理模型和支持向量回归自适应代理模型,这两种自适应代理模型在相同样本点情况下比一般代理模型拥有更高的预测能力,然后将这其应用到翼型优化设计中,取得了良好的优化效果,从而表明这两种自适应代理模型不仅简单实用,而且明显提高了气动分析的计算效率。     

面向多级加筋壳的高效变保真度代理模型

多级加筋壳结构作为一种新颖的航空航天薄壁结构,具有轻质、高承载的优势。由于其加筋结构复杂,导致基于高保真度模型的多级加筋壳后屈曲分析耗时较长,提高其后屈曲分析及优化效率对于多级加筋壳快速设计具有重要的意义。变保真度模型在复杂工程问题的设计与优化过程中得到了广泛的应用,其通过桥函数连接高保真度模型和低保真度模型,具有预测精度高和计算成本低的优点。首先建立了多级加筋壳结构的高保真度模型和低保真度模型,并基于高斯过程回归构建了多级加筋壳结构的变保真度模型,然后基于变保真度模型的最大均方根误差方法开展自适应加点。结果表明,在达到同样的较高预测精度水平时,基于提出方法构建的变保真度模型比直接采用高保真度模型构建的代理模型节约了60%的计算成本,表现出优异的效率优势。同时,还探讨了不同类型低保真度模型对于多级加筋壳结构变保真度模型预测精度的影响。分析结果表明,对于多级加筋壳承载力评估这类典型的后屈曲问题,建立可捕捉后屈曲特性的低保真度模型能有效提升变保真度模型的精度。     

共因失效条件下多状态系统选择性维修优化

共因失效（CCF）广泛存在于多状态系统（MSS）中,研究共因失效条件下多状态系统的维修优化问题,对于提高系统任务成功概率、降低故障损失具有重要意义。考虑多状态系统、任务剖面和随机共因失效的模糊特性,采用模糊马尔可夫模型（FMM）和模糊通用生成函数（FUGF）法,建立了模糊随机共因失效条件下模糊多状态系统（FMSS）任务成功概率评估解析模型（AM）,采用Monte Carlo仿真（MCS）方法对模型进行了验证;考虑维修费用约束,建立了模糊随机共因失效条件下模糊多状态系统选择性维修优化模型,为生成最优维修方案提供支持,结合实际案例,分析了随机共因失效对选择性维修优化和系统各状态的模糊概率的影响,验证了模型的有效性。研究结果表明,模糊随机共因失效和各模糊参数的α水平截集可能会影响选择性维修优化的结果,且忽略模糊随机共因失效会高估系统任务成功概率。     

A new hybrid aerodynamic optimization framework based on differential evolution and invasive weed optimization

Since many aerodynamic optimization problems in the area of aeronautics contain highly nonlinear objectives and multiple local optima, it is still a challenge for most of the traditional optimization methods to find the global optima. In this paper, a new hybrid optimization framework based on Differential Evolution and Invasive Weed Optimization (IWO_DE/Ring) is developed, which combines global and local search to improve the performance, where a Multiple-Output Gaussian Process (MOGP) is used as the surrogate model. We first use several test functions to verify the performance of the IWO_DE/Ring method, and then apply the optimization framework to a supercritical airfoil design problem. The convergence and the robustness of the proposed framework are compared against some other optimization methods. The IWO_DE/Ring-based approach provides much quicker and steadier convergence than the traditional methods. The results show that the stability of the dynamic optimization process is an important indication of the confidence in the obtained optimum, and the proposed optimization framework based on IWO_DE/Ring is a reliable and promising alternative for complex aeronautical optimization problems.     

翼型的气动最优化设计方法和反设计方法＊

本文将数值优化方法同计算流体动力学（ＣＦＤ）相结合,形成两种跨声速翼型的气动设计方法,即：最优化方法和反设计方法。采用求解Ｅｕｌｅｒ方程的有限体积法计算流场,通过结合优化算法,从正反两个方向对跨声速翼型进行气动优化设计。实例证明它们是翼型气动设计的有效方法,有较高的工程应用价值。     

离散伴随方法在气动优化设计中的应用

针对工程问题中大规模设计变量难以进行快速优化的难题,在自研流场解算器(WiseCFD-UG)基础之上,发展了基于离散伴随方法的梯度计算模块,实现了目标函数对大规模设计变量的快速精确梯度求解.此外,结合FFD参数化、线弹性体网格变形,优化算法等模块建立了气动优化设计系统.运用系统对M6机翼和CRM翼身组合体构型进行定升减阻优化设计,结果表明:机翼表面的压力分布得到了显著改善,表面激波得到不同程度的消除或减弱.气动优化设计系统有效可靠,具有一定的工程应用价值.     

基于复合推进系统动态模型-状态变量模型的航空发动机直接推力预测控制

直接推力控制可以有效改善推力控制的品质,针对航空发动机直接推力控制问题,进行了模型预测控制(Model Predictive Control, MPC)研究。为了提升航空发动机推力控制的精度,提出了基于复合推进系统动态模型-状态变量模型(Compact Propulsion System Dynamic Model-State Variable Model-State Variable Model, CPSDM-SVM)的航空发动机直接推力预测控制方法。CPSDM实时估计出不可测参数（推力、喘振裕度等）的基准值,SVM则根据未来输入实时预测发动机未来响应。由于CPSDM将发动机分为进气道、核心机、喷管、喘振裕度、推力等进行建模,在兼顾精度的同时,提高机载模型的实时性。CPSDM-SVM作为MPC算法中的预测模型,具有较高的精度和实时性。仿真结果表明,在与基于分段线化模型的传统模型预测控制方法实时性基本相同的情况下,所提出方法控制效果有明显的提升,调节时间减小了1.17s。所提出方法稳态控制精度为0.08%,传统方法稳态精度为2.58%。因此,所提出方法在保证实时性的条件下,提升了控制精度和控制效果。